1.一种基于人工智能和大数据处理的商品推荐方法，其特征在于，包括：获取用户人脸图像；

基于所述用户人脸图像使用生成对抗网络得到多张口红化妆后的用户人脸图像；

将所述多张口红化妆后的用户人脸图像显示在手机屏幕；

获取用户选中的口红化妆后的目标用户人脸图像；

基于所述口红化妆后的目标用户人脸图像和所述用户人脸图像使用妆容提取模型提取预期口红妆容信息，所述妆容提取模型为卷积神经网络模型，所述妆容提取模型的输入为所述口红化妆后的目标用户人脸图像和所述用户人脸图像，所述妆容提取模型的输出为所述预期口红妆容信息，所述预期口红妆容信息包括口红颜色、口红质地、口红遮盖度；

基于所述预期口红妆容信息使用推荐模型确定多个口红化妆品链接；

计算所述预期口红妆容信息与每一个口红化妆品链接中的口红妆容信息的相似度，所述计算所述预期口红妆容信息与每一个口红化妆品链接中的口红妆容信息的相似度包括：获取所述多个口红化妆品链接的评论信息中评论用户的前后上妆图像；

基于每一个口红化妆品链接的评论信息中评论用户的前后上妆图像使用所述妆容提取模型提取出评论信息中每一个用户的口红妆容信息；

基于所述预期口红妆容信息与所述评论信息中每一个用户的口红妆容信息计算得到多个第一相似度，所述基于所述预期口红妆容信息与所述评论信息中每一个用户的口红妆容信息计算得到多个第一相似度包括：计算所述预期口红妆容信息的SimHash值和所述评论信息中每一个用户的口红妆容信息的SimHash值，通过汉明距离计算得到所述预期口红妆容信息的SimHash值与所述评论信息中每一个用户的口红妆容信息的SimHash值的第一相似度；

将所述多个第一相似度进行累加后再除以评论信息中的用户总数得到所述预期口红妆容信息与每一个口红化妆品链接中的口红妆容信息的相似度；

将相似度大于相似度阈值的多个口红化妆品链接推荐给用户。

2.如权利要求1所述的基于人工智能和大数据处理的商品推荐方法，其特征在于，所述推荐模型为人工神经网络模型，所述推荐模型的输入为所述口红妆容信息，所述推荐模型的输出为多个口红化妆品链接。

3.一种基于人工智能和大数据处理的商品推荐系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取用户人脸图像；

口红化妆生成模块，用于基于所述用户人脸图像使用生成对抗网络得到多张口红化妆后的用户人脸图像；

显示模块，用于将所述多张口红化妆后的用户人脸图像显示在手机屏幕；

第二获取模块，用于获取用户选中的口红化妆后的目标用户人脸图像；

口红妆容信息确定模块，用于基于所述口红化妆后的目标用户人脸图像和所述用户人脸图像使用妆容提取模型提取预期口红妆容信息，所述妆容提取模型为卷积神经网络模型，所述妆容提取模型的输入为所述口红化妆后的目标用户人脸图像和所述用户人脸图像，所述妆容提取模型的输出为所述预期口红妆容信息，所述预期口红妆容信息包括口红颜色、口红质地、口红遮盖度；

口红化妆品链接确定模块，用于基于所述预期口红妆容信息使用推荐模型确定多个口红化妆品链接；

相似度计算模块，用于计算所述预期口红妆容信息与每一个口红化妆品链接中的口红妆容信息的相似度，所述相似度计算模块还用于：获取所述多个口红化妆品链接的评论信息中评论用户的前后上妆图像；

基于每一个口红化妆品链接的评论信息中评论用户的前后上妆图像使用所述妆容提取模型提取出评论信息中每一个用户的口红妆容信息；

基于所述预期口红妆容信息与所述评论信息中每一个用户的口红妆容信息计算得到多个第一相似度，所述相似度计算模块还用于：计算所述预期口红妆容信息的SimHash值和所述评论信息中每一个用户的口红妆容信息的SimHash值，通过汉明距离计算得到所述预期口红妆容信息的SimHash值与所述评论信息中每一个用户的口红妆容信息的SimHash值的第一相似度；

将所述多个第一相似度进行累加后再除以评论信息中的用户总数得到所述预期口红妆容信息与每一个口红化妆品链接中的口红妆容信息的相似度；

推荐模块，用于将相似度大于相似度阈值的多个口红化妆品链接推荐给用户。

4.如权利要求3所述的基于人工智能和大数据处理的商品推荐系统，其特征在于，所述推荐模型为人工神经网络模型，所述推荐模型的输入为所述口红妆容信息，所述推荐模型的输出为多个口红化妆品链接。